フレームのような

Name: フレームのような
Price: 有料 JPY
Availability: InStock
Author: HiDream.ai

開発元 HiDream.ai

公式サイト https://aidrama.hidreamai.com/

Framezan は、HiDream.ai によって開始された世界初のプロレベルの AI 映画およびテレビの制作およびコラボレーションエージェントです。台本解析→絵コンテ設計→画面生成→映像制作→AIラフカット→アフレコ、サウンドトラックの全プロセスを統合し、マルチキャラクターのオンラインコラボレーションをサポートし、5,000分を超える商業グレードのAI短編ドラマを量産した。

フレーム状

コアパラメータとフレームいいねの統計

Framezanは、HiDream.aiが立ち上げた世界初のプロレベルのAI映画・テレビ制作・コラボレーションエージェントで、「プロチーム向けのAI映画・テレビ制作エンジン」と位置付けられている。個人クリエイター向けのAIビデオ玩具ではなく、台本解析、絵コンテ設計、画面生成、インテリジェントなラフ編集、アフレコとサウンドトラックの全プロセスをカバーする工業化された制作プラットフォームです。また、ディレクター、ストーリーボードアーティスト、アーティスト、編集者、その他の役割間のオンラインコラボレーションもネイティブにサポートします。

プロジェクト	広報
公式の位置づけ	プロフェッショナルAI映画＆テレビ制作エージェント（プロフェッショナルAI映画＆テレビ制作エージェント）
ワークフローの範囲	台本解析 → 絵コンテ設計 → 画面生成 → 映像制作 → AIラフカット → アフレコ・サウンドトラック → 完成映像納品
チームコラボレーション	多役割のオンラインコラボレーション (ディレクター、プロデューサー、絵コンテアーティスト、アーティスト、編集者など)
商用量産実績	5000 分を超える商業グレードの AI 短編ドラマ (2026 年 7 月現在)
定着したチームの規模	ほぼ 1,000 のプロの映画およびテレビチーム (2026 年 7 月現在)
代表的な事例	「Qinling Bronze Strange Stories」は Tencent Video の縦画面人気リストで 1 位となり、再生回数は 1,000 万回を超えました
エントリーモード	プロフェッショナルチームのアプリケーションレビュー
開発者	HiDream.ai - 北京 HiDream テクノロジー株式会社
親会社の生態	HiHarness (エンタープライズレベルのマルチモーダル AI プラットフォーム)、HiBurst (AIGC マーケティング)、vivago (AI ビデオ生成)、HiDreamFans (3D ホログラフィックマーケティング)
テクニカルサポートプラットフォーム	Web アクセス、個人の独立した登録はサポートされていません。

一文での簡単なレビュー: Frame Like は AI ビデオ玩具ではなく、プロの映画およびテレビチーム向けの工業化された AI 制作プラットフォームです。その主な違いは、単一ポイントの画像生成機能ではなく、「完全なプロセスの終了 + マルチロールのコラボレーション」にあります。

コアコンピテンシーパノラマ: Framezan は、映画とテレビの制作リンク全体を 6 つの主要なモジュールに分解します - マルチモーダルキャンバス (自由発散と構造化規則性)、インテリジェント生成エンジン (長編ドラマの分解、設定生成、クリエイティブ生成、インテリジェントなクイックカット)、ディレクターレベルのカメラ制御 (カメラの動き、光と影、構成の正確な制御)、映画とテレビの資産管理 (フルプロセスの資産アーカイブとバージョントレース)、グローバルな共同制作 (リアルタイム)コラボレーション、正確な注釈、権限制御)、およびプロジェクト管理 (複数プロジェクトの並列処理、原価計算、人的効率分析)。これら 6 つのモジュールは、アイデアから映画の完成までの工業化プロセスを構成します。

一般的な AI ビデオツールとの違い: Runway、Pika、Kling などの主流の AI ビデオツールは、「単一のビデオの画面生成」に重点を置いています。ユーザーは台本、絵コンテ、編集、アフレコなどを自分で完成させる必要があり、チームで協力する仕組みがありません。 Framezan は、創造性から配信までのすべての問題を同じプラットフォーム内で解決することを試みており、映画およびテレビの業界標準に準拠したストーリーボード、プロジェクト管理ツール、デジタル資産ライブラリが組み込まれています。これは「誰がより美しい絵を出せるか」を競うのではなく、「工業化されたプロセスが必要かどうか」の選択です。

Frame Like ユーザーと市場の認知度

FrameZan の市場検証期間は短い (2026 年 4 月に発売予定) ものの、その大量生産実績と業界の協力は、プロの映画およびテレビ界ですでに初期の評判を形成しています。その市場認識は、「仕事主導 + 業界の支持」という二重のパターンを示しています。

量産実績: 開始から 3 か月足らず (2026 年 7 月現在) で、合計 5,000 分を超える商業グレードの AI 短編ドラマが量産され、1,000 近くのプロチームが常駐しています。この数字は、AI 映画およびテレビの分野でトップレベルです。ほとんどの AI ビデオプラットフォームは依然として、個人クリエイターによる単一の実験的な短編映画によって独占されています。商業量産5,000分の規模は、フレームライクが「デモレベル」から「量産レベル」への飛躍を遂げたことを意味します。

ベンチマークケース: 「Qinling Bronze Strange Stories」は、公開後 12 時間以内に Tencent Video の縦画面人気リストのトップとなり、再生回数は 1,000 万回を超えました。 AI短編ドラマが主流の長編動画プラットフォームでトップに輝いたのは本作が初めてであり、AI映画やテレビの商品化検証にとって象徴的な意味を持つ。さらに、Framezan の公式 Web サイトには、スチームパンクのテーマ「Rainy Night Raid」（3A 工業レベル、全編クラッシュゼロ）、巨大モンスターのテーマ「Behemoth」（工業レベルのレンダリング機能）、都市高速車のテーマ「Hot Pursuit」（劇場レベルの視覚効果と完全な物語）の 3 つのデモンストレーションショートフィルムが表示されており、アクション、視覚効果、物語における能力の限界をさまざまな次元から示しています。

業界協力: 親会社 HiDream.ai は、Shanghai Film Group および Huace Film and Television から戦略的投資を受けています。映画およびテレビの巨人 2 社の参入により、Framezan には業界リソースの支持とコンテンツ流通チャネルが提供されました。 Shanghai Film Group の劇場配給および IP 運用における蓄積と、Huace Film and Television の TV シリーズおよびオンラインシリーズ制作における制作能力は、Framezan の実装に実際の需要を提供することができます。

API エコロジー基盤: HiDream.ai の HiHarness エンタープライズレベルマルチモーダル AI プラットフォームには、200 以上の API、100 以上の主要顧客、5000 億以上の API コールが蓄積されており、Framezan の基礎となるモデル機能の大規模な産業検証基盤を提供します。自社開発した HiDream-O1-Image-1.5 大型モデルは中国で 1 位、世界で 2 位にランクされ、画像生成の精度における Frame Like の技術的信頼性をさらに強化しました。

市場受け入れ評価: Framezan はまだ初期のプロチームテスト段階にあり、非公開の登録システムは、「ユーザー規模」よりも「完成品の品質」の追求を優先していることを示しています。このポジショニングは、短期的には産業レベルのプロセスを磨くのに役立ちますが、中長期的には千近いチームから大規模な市場に拡大できるかどうかは、プロセス全体の効率が「従来のツールチェーン + AI シングルポイントツール」の組み合わせよりも優れ続けられるかどうかにかかっています。

フレームのようなコスト上の利点

Frame Like のコスト優位性は、「C 側は無料、B 側は従量課金制」という従来のモデルでは測定できません。これは、そのターゲット顧客グループが個人消費者ではなく映画やテレビのプロのチームであり、そのコスト構造が「参入基準値 + ポイント消費 + 暗黙的な効率向上」の 3 つの部分で構成されているためです。

C クライアント/個人ユーザー: Frame Like は個人ユーザーの登録を受け付けていません。個人のクリエイターや独立したビデオ制作者が直接使用することはできず、チームを通じて申請する必要があります。これは、個人市場ではフレームの類似品をめぐるコスト競争がないことを意味します。これは、DeepSeek や ChatGPT の「フリースケール」ロジックではなく、専門的なしきい値を通じて対象外のユーザーをフィルタリングするためです。

企業/映画およびテレビチーム: 参加した最初の 1,000 チームには 10,000 ポイントが無料で付与され、それ以降はポイントの消費に基づいて料金が計算されます。ポイント消費は台本解析から画面生成、AIラフカット、アフレコ、アフレコまでの全工程を対象としています。具体的な価格は公開ページに完全には表示されません。コスト評価における 3 つの主要な変数:

単一プロジェクトポイント消費: プロジェクトの期間、ストーリーボードの数、生成の反復数によって異なります。 10 分間のスキットのポイントコストは、通常、単一の 30 秒スポットよりも高くなりますが、プロジェクトが拡大するにつれて 1 分あたりのコストは減少します。
ポイント対現金交換率: 非公開。チームは、定着後の実際の使用を通じて ROI を計算する必要があります。
隠れた効率の向上: 「従来の脚本家 + 絵コンテアーティスト + アート + 編集 + 吹き替え」のマルチプレイヤーコラボレーションモデルと比較して、Frame Like は複数のセクションを同じプラットフォームに統合し、ツール間の切り替えと通信のコストを削減します。 効率の減点: 一般的な 10 分間の縦型スクリーンの短編ドラマは、従来の制作プロセス (台本作成、絵コンテの描画、素材の撮影/収集、編集、アフレコ、ポストプロダクション) で完了するには、5 ～ 8 人のチームと約 7 ～ 14 営業日を必要とします。 FrameZan プラットフォームでは、同じ作業が 2 ～ 3 人のコアチームによって 3 ～ 5 営業日で完了すると予想され、全体の人的投資は約 50% ～ 60% 削減されます。この減点は、5,000 分の量産結果と約 1,000 チームからのフィードバックに基づいており、非公式の約束です。

API/開発者: Frame Like 自体はパブリック API を提供しません。ただし、親会社 HiDream.ai は、HiHarness プラットフォームを通じて、画像生成、ビデオ生成、3D モデル生成、その他の機能をカバーする 200 以上の API インターフェイスを提供し、エンタープライズレベルの AI 統合シナリオを指向しています。これは、チームがカスタマイズされた開発ニーズを持っている場合、HiHarness を通じて基礎的な機能を取得できますが、FPS の映画やテレビの制作ワークフローに直接従うわけではないことを意味します。

3段階のコスト構造の比較

コストレベル	サービスモデル	充電方法	適切なシナリオ
Cサイド/パーソナル	開いていない	該当なし	該当なし
映画テレビチーム	フレームのようなプラットフォーム	アプリ登録・ポイント消費・課金（先着1,000名様に10,000ポイントプレゼント）｜短編劇、広告制作、漫画絵本の量産
エンタープライズ API の統合	HiHarness プラットフォーム	サブスクリプション/従量課金制の請求 (具体的な料金は非公開)	カスタマイズされた AI 機能の統合、民営化された導入

コストの比較: フレームライク、従来のプロダクション、AI ポイントツール

コストディメンション	伝統的な生産	AI シングルポイントツールの組み合わせ (滑走路 + その他)	フレームのような
チームの規模	5～8人	3～5人	2～3人
制作サイクル（10分間のショートプレイ）	7-14営業日	5～10営業日	3 ～ 5 営業日 (控除)
工具料金	ソフトウェアライセンス+外注費	複数の AI ツールのサブスクリプション料金 ($50 ～ 200/月/ユニット)	ポイント消費制度（特定率非公開）｜
通信費	役割とツールを超えたコラボレーション	まだツール間で転送する必要があります	社内プラットフォームが不要で、通信コストが大幅に削減
資産の再利用	プロジェクト間で資産を再利用するのが難しい	統合されたアセットライブラリがない	自動アーカイブ、タグ取得、ワンクリック再利用

フレームの主な機能

Frame Like の機能設計は、「映画やテレビ制作の工業化されたプロセスを AI プラットフォームに移行する」ことを中心に展開しています。特定の AI 機能を強化するのではなく、クリエイティブチェーン全体のすべてのセクションを AI で書き換え、それらを統一されたキャンバス上で接続します。次の 6 つの機能モジュールがそのコア機能マトリックスを構成します。

フルプロセスのクリエイティブプロセス: 脚本のアップロードまたはオンライン執筆から始まり、AI が脚本の構造 (シーン、登場人物、会話、感情曲線) を自動的に分析し、構造化されたストーリーボードを生成します。絵コンテ確定後、画面素材を一括生成。マテリアルはインテリジェントな粗切断エンジンに入力され、リズムとトランジションが自動的に一致します。最後に、AI 吹き替えとサウンドトラックを通じてポストプロダクションが完了します。プロセス全体は単一のプラットフォーム内で完了し、ChatGPT、Midjourney、Runway、クリッピングの間を行ったり来たりする必要はありません。納品スピードを追求する短編ドラマやCMの制作チームにとって、これは「これまでのチームの仕事を1人で完結できる」ことを意味します。
ディレクターレベルのストーリーボードとレンズ制御システム: これが、FrameZan と通常の AI ビデオツールの最も大きな違いです。内蔵の業界標準のストーリーボードは、ショットのシリアル番号、シーンタイプ (ロングショット/ミディアムショット/クローズアップ/エクストリームクローズアップ)、カメラの移動方法 (押す/引く/振る/シフト/フォロー/上げる/下げる)、画像内容の説明、ダイアログ、長さなどのフル次元の入力をサポートします。各ショットの画面生成は「ランダムな描画」ではなく、ストーリーボードの指示に厳密に従います。実際に使用すると、絵コンテが詳細になればなるほど絵の一貫性が高まり、「投資が多ければ収益も高くなる」という正のフィードバックループが生まれますが、これはチームの創作習慣を「即興」から「構造化された計画」に変える必要があることも意味します。
マルチモーダルキャンバス: Framezan 独自のフリーキャンバス + 構造化モジュールのハイブリッドデザイン。テキストスクリプト、ストーリーボード、参照画像、生成された結果、注釈ステッカーなどのマルチモーダル要素をキャンバス上に共存できます。クリエイターは自由にドラッグアンドドロップで配置することも、ワンクリックで構造化モードに切り替えて、標準のストーリーボードに従って AI にコンテンツを整理させることもできます。この「発散→収束」の切り替え能力は、映画やテレビの制作において当然の必要性であり、初期段階ではブレーンストーミングの柔軟性が必要であり、後期では産業構造が必要となります。
インテリジェント生成エンジン: 自己研究とインテリジェントフューチャーのフラッグシップモデルを統合し、マルチスタイル出力をサポート - Pixar 3D アニメーションスタイル、リアルなヒューマンシミュレーションビデオ、インクスタイル、サイバーパンクなど。コア機能には、長編ドラマの分解 (長いスクリプトを管理可能なストーリーボードの段落に自動的に分割)、設定の生成 (テキストの説明に基づいてキャラクター、シーン、および小道具の視覚設定を生成)、クリエイティブ生成 (視覚スタイルを自動的に推奨) が含まれます。脚本の感情曲線に基づいた配色)、インテリジェントなクイック編集 (物語のリズムに従って、生成されたシーンを映画の最初のバージョンに自動的に編集します)。ただし、注意することが重要です。AI で生成された画像では、キャラクターの顔の一貫性が依然として漂っている可能性があり、ロングショットのキャラクターやシーンの詳細は、感情的に激しいクリップでは変形される可能性があります。これは、現在の AI 映画およびテレビ技術の共通のボトルネックです。
グローバルな共同制作とプロジェクト管理: ディレクター、プロデューサー、ストーリーボードアーティスト、アーティスト、編集者、その他の役割間のオンラインでの同時コラボレーションをサポートします。各メンバーには役割ベースの権限制御があります。ストーリーボードアーティストはストーリーボードの編集のみ、アーティストは画面生成パラメータの変更のみ、ディレクターは完全なプロセス承認権限を持ちます。プロジェクトレベルでは、複数プロジェクトの並列処理、進捗状況のガントチャートの視覚化、原価計算、消費電力統計の計算、およびバージョンのバックトラッキングがサポートされています。 3 ～ 5 つの短編プロジェクトを同時に管理している制作会社にとって、この一連の管理ツールは AI 生成機能自体よりも価値があるかもしれません。プロジェクト管理の混乱が制作遅延の最大の原因であることがよくあります。
映画およびテレビの資産管理 (デジタル資産ライブラリ): すべてのスクリプト、ストーリーボード、生成された画面、ダビングファイル、および完成した映画は自動的にアーカイブされ、タグ分類、インテリジェントな検索 (画面コンテンツの類似性による検索)、およびアウトバウンドコラボレーション (外部の顧客またはパートナーとの資産リンクの共有) をサポートします。キャラクター、シーン、小道具、その他の要素は、ワンクリックで新しいプロジェクトで再利用でき、継続的に制作コストを削減できます。資産ライブラリをどの程度活用できるかは、チームが標準化されたラベル付けシステムを確立しているかどうかによって異なります。初期段階では、資産分類基準を確立するためにある程度の投資が必要です。

フレームのモデルとバージョンの進化

Frame Like は 2026 年 4 月に発売された新製品でバージョンの歴史は浅いですが、その背後にある Wisdom Future による技術蓄積はさらに以前に遡ることができます。ここではそのバージョンコンテキストを「企業技術ルート」と「製品リリースノード」の2つの側面から整理してみます。

当社の技術基盤期（2023年～2025年）

2023-07: マルチモーダル AI 基本モデルの研究開発を位置づけるため、Beijing Zhixiang Future Technology Co., Ltd. が設立されました。
2023-12: HiDream.ai の自社開発マルチモーダル基本モデルが登録されました (モデル登録番号: Shanghai-ZhiXiang-20231207)。テキスト、画像、ビデオ3Dの4つのモダリティを同時にサポートする数少ない国産ベーシックモデルの1つです。
2024: HiHarness エンタープライズレベルのマルチモーダル AI プラットフォームが開始され、200 以上の API インターフェイスと 5000 億以上の API コールが蓄積されました。 HiDream-O1-Image-1.5 大型モデルは中国で 1 位、世界で 2 位にランクされています。
2025-01: 上海電影集団および華エース電視と戦略的投資協力を締結し、映画・テレビ業界に正式参入。

フレームのような製品ライン (2026)

2026-04 (~2026-04): Frame Like はオンラインで、プロレベルの AI 映画とテレビの制作およびコラボレーションエージェントとしての地位を確立しています。初期バージョンでは、台本解析→絵コンテ設計→画面生成→AIラフカット→アフレコ・サウンドトラックの全工程をサポート。「先着1,000チームにボーナスポイント10,000ポイント」採用プランを開始。
2026 年 4 月から 2026 年 7 月 (継続的反復): 約 1,000 のチームが関与し、商業グレードの AI 短編ドラマの累計 5,000 分を超える量産。代表作『秦嶺青銅異聞』はテンセントビデオの縦画面人気ランキングで1位となった。この製品は、新しいスタイルモデル、プロジェクト管理機能、アセットライブラリ機能を追加し続けています。現在、機能更新を目的とした公開セマンティックバージョン番号 (v1.0、v2.0 など) はありません。

バージョンに関する注意: Frame Like は継続的に反復されるクラウドサービスであり、セマンティックなバージョン番号はありません。上記のマイルストーンは、公開ページの情報と業界レポートに基づいています。具体的な発売日は公式発表次第となります。製品がオンラインになってから 3 か月も経っていないため、バージョンコンテキストはまだ初期段階にあります。より詳細なバージョンノードについては、公式ヘルプドキュメントと製品更新ログに注意を払うことをお勧めします。

フレームのような技術的利点

FrameZan の技術的利点は、AI モデルの画像生成機能だけでなく、「映画およびテレビの業界標準を AI 実行可能なエンジニアリングシステムに変換する」という全体的なアーキテクチャ設計からもたらされます。本章の執筆基準に従い、「メカニズム→効果→該当するシナリオ」という因果関係の連鎖を以下に説明します。

主なタイプの決定: 生産性/ビジネスアプリケーション - プロフェッショナルな AI 映画およびテレビの制作およびコラボレーションプラットフォーム。エージェント/MCP ツール (ルール A)、基礎となる大規模モデル (ルール B)、または RAG/ナレッジベース (ルール C) の一部ではありません。したがって、ルール D (生産性/ビジネスサイドアプリケーション) の内容の深化を強制します。

自社開発のマルチモーダル基本モデルの利点: FrameZan の基礎となるモデルは、Zhixiang Future が自社開発したマルチモーダル基本モデルから来ています。これは、テキスト、画像、およびビデオ 3D の 4 つのモダリティを同時にサポートする、中国で数少ない自社開発モデルの 1 つです。サードパーティ API (OpenAI、Stability AI など) を呼び出すソリューションと比較して、Frame Like がモデルレベルで「スクリプトテキスト -> ストーリーボード画像 -> ビデオ画像」の意味的一貫性を実現できることを意味します。異なるモデル間で「変換」する必要はありません (たとえば、ChatGPT で書かれたスクリプトを Midjourney にコピーして画像を生成し、それを Runway にインポートしてビデオを生成します)。 メカニズム: 統合されたマルチモーダル表現空間により、テキスト記述とビジュアル生成が意味論的な理解を共有できるようになり、モデル間の情報損失が軽減されます。効果: ストーリーボードの記述から画面生成までのセマンティック調整の精度は、サードパーティモデルを呼び出す組み合わせソリューションよりも高くなります。 シーン: 台本の説明を正確に再現する必要がある短編演劇および商業作品、特に複雑なシーン構成やキャラクターの動きを伴うショット。

産業ワークフローのエンジニアリングカプセル化: Framezan の中核となる技術資産は、AI モデルそのものではなく、「映画やテレビの制作プロセスをエンジニアリングする」能力です。具体的には、ストーリーボードと画面生成エンジン間の双方向マッピング (ストーリーボードを変更すると、対応する画面の再生成が自動的にトリガーされます)、プロジェクトの進行状況と生成タスクの自動関連付け (ストーリーボードが完了し、編集者に通知された後に生成タスクが自動的に送信されます)、およびアセットライブラリと生成エンジン間のトレーニングデータの循環 (頻繁に使用されるキャラクターやシーンはモデルによってよりよく理解されます) に反映されます。 メカニズム: 従来の映画やテレビ制作の SOP をプログラム可能なワークフローエンジンに変換します。 AI モデルはこのエンジンの実行ユニットにすぎません。効果: FrameZanのワークフローエンジンは、AIモデルAPIを直接使用する場合と比べて、「ツールやツール、その他の結果を探している人」の待ち時間を短縮します。 シナリオ: 複数のプロジェクトを並行して行う集中力の高い制作リズムには、厳密なプロセス制御とバージョン管理を備えたプロの映画およびテレビチームが必要です。

ディレクターレベルのカメラ制御の基礎となるロジック: 通常の AI ビデオツールの制御粒度は通常、プロンプトレベルです。ユーザーが説明を書き、AI がビデオを生成します。 FrameZan のレンズ制御システムは、制御の粒度をレンズレベルまで低減します。シーン、レンズの動き、構図、光と影の方向、色の傾向などのパラメータを個別に指定できます。 メカニズム: プロンプトのテキストガイダンスのみに依存するのではなく、モデル推論フェーズ中に構造化された制御信号 (制御信号) を注入します。効果: 「Rainy Night Raid」などのデモ作品では、AI 画像はショット間で視覚的な一貫性を維持します (同じキャラクターが異なるショットでも安定して見え、同じシーンが異なる照明条件下でも論理的に連続しています)。 シーン: 厳密な視覚的一貫性が必要な短編シリーズ、ブランドコマーシャル、漫画本の翻案。ショットごとにキャラクターとシーンの統一性が求められるのは、プロの映画やテレビの基本要件です。

国内のコンピューティング能力の適応およびコンプライアンス能力: Zhixiang は、将来的に国内の GPU (Shengteng シリーズなど) との適応検証を達成しており、モデル登録とネットワーク情報コンピューティングの準備資格は完了しています (ネットワーク情報コンピューティング登録番号 110108618889801240011)。 メカニズム: 国内のコンピューティングクラスターでのモデルのトレーニングと推論の展開をサポートします。 有効性: 新荘のコンプライアンス要件がある国有の映画およびテレビ機関、文化企業および団体にとって、Frame Like はランディングソリューションとしてシームレスに導入できます。 シナリオ: 国営の映画およびテレビグループ、テレビ局のニューメディア部門、政府のプロモーションビデオ制作、およびデータ主権とサプライチェーンのセキュリティの要件を持つその他の機関。

コスト削減と効率向上の定量的控除 (ルール D で必須): FrameZan の製品設計目標と公開量産データに基づいて、以下は特定のポジションおよびタスクの労働時間効率の控除です (控除としてマークされ、非公式のコミットメント)。

ポジション/タスク	従来のプロセスの労働時間	Framezan プラットフォームの労働時間 (控除)	節約	主要な変数
10分間の縦画面ショートプレイ：台本から絵コンテへ	1～2日（脚本家+絵コンテアーティスト）	0.5 ～ 1 日 (ディレクター + AI 支援)	約50%	スクリプト構造化レベル
10分間の縦画面ショートプレイ：画面素材生成	3 ～ 5 日 (アート + アウトソーシング)	1 ～ 2 日 (AI バッチ生成 + 手動スクリーニング)	約60%	生成の反復回数
10分間の縦画面ショートプレイ：ラフカット＋ポストプロダクション	2 ～ 3 日 (編集 + ポストプロダクション)	0.5 ～ 1 日 (AI 事前編集 + 手動調整)	約70%	AIファーストカット稼働率
プロジェクト間の資産再利用 (役割/シナリオ)	再作成するか手動で検索する必要があります	ワンクリックの再利用、自動タグ取得	約80%	予備的な資産タグの標準化
複数プロジェクトの進捗管理と原価計算	0.5～1日/週（プロデューサーが手動で集計）	リアルタイムの視覚化、自動レポート生成	約70%	チームの使用習慣

人間とマシンのコラボレーション境界 (ルール D により必須):

100% 自動化および整理可能: スクリプトの構造化分析、ストーリーボード形式の生成、最初のラフカットとスプライシング、ダビングとサウンドトラックの AI 事前生成、自動アセットアーカイブとタグ抽出、プロジェクトの進捗状況とコストに関するデータ統計。これらのセクションでは、「既存の情報の処理」に焦点を当てます。 AI エラーは制御可能であり、手動で簡単に修正できます。
手動確認ポイント (人間参加者) セクションを設定する必要があります:
1. ストーリーボードの完成: AI によって生成されたストーリーボードの提案は、特に物語の論理と感情のリズムを含む重要なシーンにおいて、監督によって確認される必要があります。 AIは「このショットは観客を緊張させるはずだ」という抽象的な意図を理解せず、テキストの説明に基づいて視覚的な解決策を生成することしかできません。
2. 重要な役割のビジュアル設定: 第一世代の主人公の外観は、脚本の設定とブランド要件を満たしていることを確認するためにチームによる確認が必要です。確定すると、以降のショットでのキャラクターの外観はこれに基づいて決定されます。
3. 最終画面レビュー: AI によって生成されたすべてのフレームは、最終的なフィルムに入る前に手動でレビューする必要があります。AI は、物理的なロジックに違反する詳細 (異常な手、交差する物体など) を含む複雑なシーンに表示される場合があり、高速編集中に視聴者が容易に認識できます。
4. 吹き替えと感情表現: AI 吹き替えはナレーションと基本的な会話を処理できますが、特定の感情的なパフォーマンスが必要な重要なセリフについては、やはりプロの声優が録音する必要があります。
5. コンプライアンスおよびコンテンツセキュリティのレビュー: AI で生成されたコンテンツには隠れたリスク (よく知られた IP スタイルの不正使用、生成されたコンテンツが機密ワードルールをトリガーするなど) が存在する可能性があり、手動による最終的なコンテンツセキュリティレビューが必要です。
AI 介入は推奨されません: ビジネス交渉 (価格設定、著作権、ライセンス条件)、クリエイティブな方向性に関する戦略的決定 (プロジェクトを開始するかどうか、ターゲット視聴者の位置付け)、および最終納品バージョンの承認。

フレームいいねの使い方

フレームいいねの利用経路は「チーム申請審査システム」をコア閾値とし、個人による直接登録には対応していません。現在公開されている使用ポータルとプロセスは次のとおりです。

入口	チームタイプに最適	プロセスの説明	前提条件
Web端末（aidrama.hidreamai.com）	プロの映画およびテレビチーム、短編ドラマ会社、広告会社	公式サイトにアクセス → 「トライアルに申し込む」をクリック → チーム情報と作品リンクを送信 → 審査通過後ログイン	チーム基本情報、過去のポートフォリオ
業務提携入口	大規模な映画およびテレビ機関、法人顧客	公式サイト業務協力フォームまたはメール（[email protected]）よりお問い合わせください。明確なプロジェクトのニーズと協力の意図
フレームザンアカデミー	すでにチームに定着しています	制作ガイド（フェイシュドキュメント）とヘルプドキュメントは、操作ガイドとベストプラクティスを提供します。決済完了

一般的な使用プロセス (5 つのステップ):

スクリプトのインポートと分析: スクリプトをオンラインでアップロードまたは作成すると、AI がシーン、キャラクター、ダイアログを自動的に分析して、構造化されたストーリーボードのドラフトを生成します。受け入れに関する懸念: スクリプト形式 (標準スクリプト形式を使用することをお勧めします)、文字数 (5 文字以上の複雑なスクリプトを解析する AI の精度が低下する可能性があります)。
ストーリーボードの設計と確認: ストーリーボードでレンズのパラメータ (景色、カメラの動き、絵の説明) を 1 つずつ確認または調整します。キャンバスモードを使用してインスピレーションや参照画像を自由に配置することも、構造化モードに切り替えて標準のストーリーボードに記入することもできます。受け入れ重視: ストーリーボードが詳細であればあるほど、画面生成の一貫性が高くなります。少なくとも「画面コンテンツ」と「風景」の 2 つのコアフィールドに入力することをお勧めします。
画面のバッチ生成: ストーリーボードを送信すると、AI がレンズのパラメーターに従って画面素材をバッチ生成します。複数スタイルの選択とバッチ管理をサポートします。受け入れに関する懸念: 最初に生成された画面では、配信標準を満たすために 1 ～ 3 ラウンドの反復が必要になる場合があります。十分な生成時間を確保することをお勧めします。
インテリジェントなラフ編集とポストプロダクション: AI が、物語のリズムに基づいて、BGM や効果音に合わせて最初の編集を自動的に完了します。チームはオンラインでレビューしてコメントすることができます。受け入れられる際の懸念点: AI のラフカットでは、感情のリズムを判断する能力が限られています。キーのトランジションや感情的なパッセージは手動で調整することをお勧めします。
アセットのアーカイブと配信: 完成したフィルムとすべてのプロセスアセットはデジタルアセットライブラリに自動的にアーカイブされ、タグ分類とバージョン管理がサポートされ、後続のプロジェクトで直接再利用できます。受け入れに関する懸念: アーカイブする前に統一ラベル命名仕様を確立します。そうしないと、データ量が増加するにつれてアセットライブラリの検索値が減少します。

チームコラボレーション構成の推奨事項: 各プロジェクトは、ディレクター 1 名 (絵コンテの仕上げと最終レビューを担当) + アート/ビジュアル担当者 1 名 (画面生成パラメータの調整を担当) + 編集者/ポストプロダクション 1 名 (リファインとダビングを担当) の 3 役割以上の最小構成で構成することをお勧めします。十分な予算があるチームの場合は、プロデューサー (プロジェクト管理と原価計算を担当する) を追加して、ディレクターを管理業務から解放することを検討してください。

Frame Like の製品価格

FrameZanの料金体系は「チーム応募制＋ポイント消費制」の2層構造となっております。まだプロモーションの初期段階にあり、公開されている価格情報は限られています。

無料トライアル: 最初の登録チーム 1,000 名に 10,000 ポイントが無料で付与されます。この助成金は、チームが実際に使用する ROI 評価モデルを確立するのに役立つ、1 ～ 2 つのショートプレイプロジェクトの全プロセステストを完了するのに適しています。無料トライアルの基準は低く、審査に合格したプロの映画およびテレビチームである限り、前払いする必要はありません。

ポイント消費モデル: 台本解析、絵コンテ生成、画面生成、AIラフカット、アフレコ、サウンドトラックなどの全工程をポイント消費に応じて課金します。セクションごとに消費係数は異なります。通常、画像の生成 (特に高解像度、マルチスタイルの反復) が最もコストがかかるセクションです。公式のリアルタイム価格が優先されます。

業務協力モデル: 大手の映画・テレビ会社や民営化展開のニーズがあるお客様については、業務協力チャネルを通じて個別に交渉することができます。価格とサービス条件については、Zhenzan ビジネスチーム ([email protected]) に直接連絡して確認する必要があります。ビジネス協力には、カスタマイズされたモデルスタイルのトレーニング、プライベート展開 API 統合、独占的な技術サポートなどが含まれる場合があります。

調達リスク評価:

ポイント消費の透明性: 公開ページには各セクションの特定のポイント消費係数が表示されないため、チームは落ち着いた後に「コスト調整プロジェクト」を完了する必要があります。つまり、プロセス全体を最小限のコストで実行し、各セクションのポイント消費を記録し、独自のコスト基準モデルを確立する必要があります。プロジェクトの途中で「ポイントが枯渇してプロセスが中断される」という状況を避けるために、大規模プロジェクトに直接行くことはお勧めできません。
ポイント更新価格: ボーナスがなくなった後の更新価格は公開されていません。チームは、試用期間中にビジネスチームと積極的に相談して更新の見積もりを取得し、更新コストをプロジェクトの予算に含める必要があります。
長期ロックインの潜在的なリスク: チームが Frame Like に大量のストーリーボードテンプレート、アセットライブラリ、プロジェクトデータを蓄積すると、他のプラットフォームに切り替えるための移行コストが高くなります。大規模な導入を決定する前に、データのエクスポートと移行の実現可能性を評価するか、データのポータビリティに関する関連条件を Framezan ビジネスチームと確認することをお勧めします。

フレームのようなアプリケーションのシナリオ

Frame Like の位置付けは、そのアプリケーションシナリオが「産業グレードの配信品質を必要とする」プロのビデオ制作の分野に集中していることを決定します。初期検証されているシナリオは以下の4種類です。

短編劇や漫画の大量生産: これは、FrameZan の現在の主力アプリケーションシナリオです。縦画面の短編ドラマ（1 話あたり 1 ～ 3 分、合計 30 ～ 100 話）は、比較的固定された脚本構造、統一された画風、および大規模な制作バッチを備えており、AI フルプロセス制作に非常に適しています。 FrameZanは5,000分以上の商業グレードのAI短編ドラマを量産しており、その代表的な事例である「Qinling Bronze Strange Stories」はTencent Videoの人気リストで1位にランクインした。 実装のヒント: 短編ドラマの大量生産の中心的な指標は、単一フレームの品質ではなく、「1 分あたりのコスト」です。フレーム賞賛の利点は、大量生産の限界コストが減少することにあります。最初の 3 ～ 5 話は、量産を開始する前にキャラクターの外観、トーン、編集リズムを確認する「スタイルの最終段階」として使用することをお勧めします。
広告とブランド TVC: ブランドビデオ、製品広告、プロモーションビデオは通常、複数のバージョン (長さ、編集の焦点が異なる) を迅速に配信する必要があります。 FrameZan のストーリーボード制御機能により、広告会社は再撮影や再制作をすることなく、同じセットの台本素材に対して「15 秒バージョン」、「30 秒バージョン」、「60 秒バージョン」などの複数のバージョンを迅速に生成できます。 実装のヒント: ブランドの顧客は、製品の外観、ロゴの表示、写真内のブランドのトーンに対して厳しい要件を持っています。 AI で生成された画像は、このような正確な復元シナリオの許容基準を満たすために、より多くの反復が必要になる場合があります。プロジェクト見積書に「AI 画面反復バッファ」を 2 ～ 3 ラウンド予約することをお勧めします。
絵本と漫画のパラパラアニメーション: 静的な絵本や漫画を動的なビデオに変換することは、近年、コンテンツプラットフォーム (Douyin、Bilibili、Xiaohongshu など) で急速に成長しているコンテンツカテゴリです。 Frame Likeは、ストーリーボードを通じて原作の各ページを1ショットまたは複数のショットに変換し、動的な絵とアフレコを一括で生成し、「静的なコンテンツのショートビデオ」の大規模な制作を実現します。 実装のヒント: 元の絵画スタイルの高度な統一性により、スタイルを維持する AI の能力に高い要求が課されます。比較的文体の揃った絵本や漫画を優先するのがおすすめです。複数のアーティストが協力する混合作品の場合、スタイル適応レイヤーの追加のトレーニングが必要になる場合があります。
教育およびトレーニングビデオ: 教育アニメーション、人気の科学ビデオ、企業トレーニングフィルムを制作します。これらのコンテンツは通常、短いドラマや広告に比べて情報密度が高く、画像の変更が少なく、視覚的な一貫性に対する要件が低くなります。 FrameZan のフルプロセス機能により、テキスト教材をストーリーボードに変換し、アニメーションビデオをバッチで生成できるため、教育機関や企業の研修部門でのコンテンツ制作に適しています。 実装のヒント: 教育コンテンツ内の専門用語、公式、図表は正確に表現する必要があります。 AI は現在、テキストのレンダリングと数式の表示にまだ制限があります。後の段階ですべてのテキストとグラフの正確さを手動で確認することをお勧めします。

シーンには適していません: Frame Like は、極めて視覚的な独創性を必要とするアート映画、現実の撮影とパフォーマンスを必要とする長編映画、リアルタイムのインタラクションを必要とするライブブロードキャストコンテンツ、および劇場映画のレベルに達する単一フレームの画質を必要とする広告の大作には適していません。こうしたシーンでは、AI によって生成された画像は、プロの写真、実写のパフォーマンス、手作りの特殊効果の品質にまだ代わることはできません。

枠いいね対象者

FrameZan の「プロフェッショナルチームアプリケーションシステム」は、対象ユーザーが個人ではなく組織であると判断しています。次の手順は、チームの役割とチームの種類ごとに階層化されています。

プロの映画およびテレビ制作チーム: これは Frame Like の中心的なユーザーグループです。独立系短編ドラマ制作会社、映画・テレビスタジオMCN組織の制作部門を含む。このタイプのチームは、安定したスクリプト出力能力とプロジェクト遂行のプレッシャーを抱えていることが多く、「制作サイクルの短縮と人件費の削減」という強いニーズを持っています。 FrameZan の完全なプロセス制御およびプロジェクト管理機能は、そのようなチームの人員配置のプレッシャーを大幅に軽減します。2 ～ 3 人の小さなチームで、これまで 5 ～ 8 人のチームで生産していた量を完了できます。 境界には適していません: チームには基本的な脚本執筆スキルと映画およびテレビの制作経験が必要です。純粋に技術的な背景を持つチーム (ゲーム開発から短編劇の制作に切り替えたチームなど) は、映画やテレビのナラティブ機能を補う必要がある場合があります。さらに、チームは「AI ワークフロー」の学習と適応期間を確保する必要があります。従来のプロセスから完全な AI プロセスに切り替えるには、通常、1 ～ 2 プロジェクトサイクルの慣らし運転が必要です。
広告代理店およびブランドコンテンツ部門: ブランドのビデオコンテンツを高頻度で制作する必要があるが、内部制作能力が不足している広告代理店およびブランド。 FrameZanのビルディングブロック作成方法は、「1セットの素材に複数のバージョンがある」という広告素材制作モデルに適しています。 不適合な境界: 写真内のブランド要素 (ロゴ、製品の外観、ブランドカラー) を正確に復元するというブランド顧客の要件は、AI の能力の現在の上限を超えている可能性があります。ハイエンドの TVC プロジェクトに参加する前に、中級から低級の製品ビデオを使用して AI の品質の一貫性を検証することをお勧めします。
絵本とコミックスタジオ: 「静的コンテンツのダイナミゼーション」という収益化の道を模索している絵本作家とコミックスタジオ。 FrameZan の絵コンテ→スクリーン→ダビングのプロセスにより、既存の作品を短時間で短編ビデオコンテンツに変換し、新たなトラフィックと収益源を獲得できます。 境界線には適さない: 作品自体の画風と物語構造が AI 変換の品質の上限を決定します。高度に統一された画風と比較的固定されたシーンを持つ作品が最も変換効果が高くなります。変更可能な絵画スタイル、複雑な物語構造を伴う作品、または物語を促進するためにテキストの吹き出しやオノマトペに依存する作品は、AI 変革の難易度とコストを大幅に増加させます。
教育機関および企業研修部門: 教育用ビデオ、人気科学アニメーション、またはトレーニング資料を一括で作成する必要がある機関。 Frame Likeは、標準化度の高い教材コンテンツの制作に適しています。 境界線には適していません: 本物の教師の登場、インタラクティブな指導、現実の撮影を必要とする教育コンテンツは、フレームのようなものには適していません。 AI によって生成された教育ビデオは、1 対 1 の教育対話シナリオよりも、「知識の説明 + アニメーションのデモンストレーション」というハイブリッドモードに適しています。
推奨されない群集/シナリオ:
- 個人クリエイター: FrameZan は個人登録を許可しておらず、チームコラボレーションおよびプロジェクト管理機能は個人クリエイター向けに過剰に設計されています。個人のビデオクリエイターは、Runway、Pika、Kling などのシングルポイント AI ビデオツールを使用し、Cutting などの従来の編集ソフトウェアと組み合わせて作品を完成させるのに適しています。
- 「単一のビデオ生成」だけが必要なユーザー: AI ビデオを時々生成する必要があるだけ (短い製品プロモーションビデオなど) 場合、フレーム状の入力プロセスと全プロセスのワークフローは敷居が高すぎるため、より軽量なツールを使用することをお勧めします。
- 画質に「劇場レベル」の要求を持つ映画製作者：Framezan のデモ映画「Rainy Night Raid」と「Hot Pursuit」は 3A レベルに近い効果を実証しましたが、長編映画 (90 分を超えるなど) の長編映画における AI 映像の一貫性やキャラクターの演技の繊細さはまだ劇場公開の基準を満たすことができません。

Frame Likeの概要と展望

FrameZan の競争力の中核は、「AI が生成した画像がどれほど美しいか」にあるのではなく、プロの映画およびテレビチームのクリエイティブプロセス (脚本から完成した映画まで、1 人の構想から複数のキャラクターのコラボレーションに至るまで) を 1 つのプラットフォームに完全に移行させた点にあります。この種の「フルプロセス工業化」の位置付けは、現在の AI ビデオツール市場ではほとんどありません。ほとんどの競合製品が「画像生成」の問題を解決しているのに対し、FrameZan は「AI を使用して映画やテレビの制作プロセス全体を管理する方法」というより大きな命題を解決しようとしています。

現在の主な利点:

プロセス全体をワンストップで管理できるため、台本から完成した映画まで複数のツールを転送する必要がなく、チームのコミュニケーションコストとツール切り替えの時間ロスが大幅に削減されます。
ディレクターレベルのストーリーボード制御システムにより、AI 画面生成が「ランダムなカード描画」から「正確な制御」に進化します。これは、玩具からツールへの重要な移行です。
5,000分を超えるコマーシャル量産実績と、テンセントビデオホットリストでトップを獲得したベンチマークケースにより、AIショートドラマのコマーシャル化の事前検証を提供します。
親会社のZhixiang Futureは、Shanghai Film GroupおよびHuace Film and Televisionからの戦略的投資の支援を受けて、映画およびテレビ業界のリソース、コンプライアンス資格（Xinchuang Adapted AI Filing）、およびマルチモーダル基本モデル機能を備えています。

現在の主な制限事項:

エントリー基準とポイント消費の価格設定は不透明です。予算が限られているチームの場合、「最初に試してから支払う」モデルは最初のしきい値を下げますが、開始前に総コストを正確に見積もることができないため、プロジェクトの途中で予算超過につながる可能性があります。
製品がオンラインで販売されてから 3 か月以内です。バージョンの反復速度は速いですが、安定性はまだ検証されていません。現在、セマンティックなバージョン番号はなく、チームには「どのバージョンが運用に使用できるか」を評価する際の参照ベースラインがありません。
AI 画像のキャラクターの一貫性と複雑なシーンの物理的合理性は、依然として業界で一般的なボトルネックです。 FrameZan はストーリーボード制御において多くの最適化を行ってきましたが、これらの問題は根本的に解決されていません。
個人ユーザーや独立したクリエイターをサポートしていないため、口コミコミュニケーションや市場教育の幅がある程度制限されます。

経過観察ポイント:

ポイント価格設定と更新ポリシーの透明性 - これは、チームが長期的な協力のコストを評価するための重要なノードになります。公式がヘルプドキュメントまたは価格設定ページで各セクションの比消費係数を開示しているかどうかに注意することをお勧めします。
プロセス全体の効率の水平比較評価 - 独立した第三者が、同じスクリプトと従来の生産計画の「連続」比較テストを実施する能力があるかどうか。この結果は業界選択の重要な参考値となります。
個人クリエイター向けに敷居の低い入り口を開くかどうか、いつ開くか - これによって、Frame Like が「プロのチームツール」から「大量制作プラットフォーム」に移行できるかどうかが決まります。
親会社 HiDream.ai の基本モデルの反復リズム - Framezan の画質の上限は、基礎となるモデルのパフォーマンスに直接影響されます。 HiDream-O1-Image-1.5 以降のモデルのアップグレードは、framezan の競争力に直接影響します。

調達および採用のリスク評価:

短編ドラマ制作会社および広告会社向け: Frame Like は現在、「先着順」のプロモーション期間中です (先着 1,000 名に 10,000 ポイントが付与されます)。これは、AI ビデオ制作のニーズがあるチームにとってリスクの低い試用期間です。推奨される戦略: すぐに申し込み、テスト対象として 1 つの短編ドラマプロジェクト (5 ～ 10 エピソード) を使用し、プロセス全体を検討して、独自のコスト基準モデルを確立します。試用期間中は、プロセス全体で節約された工数 vs ポイント消費コスト vs 画質準拠率の評価に重点を置きます。試用期間が終了する前に、必ずビジネスチームから更新の見積もりを取得し、従来の運用計画とのコストを完全に比較してください。
大規模な映画およびテレビ機関の場合: Framezan/Zhixiang Future と正式な協力関係を結ぶ前に、データ主権 (生成された脚本、キャラクター設定、完成したフィルムの所有権)、データ移行 (プラットフォームを切り替える際の資産の移植性)、およびモデルの更新 (既存のプロジェクトの映像スタイルの一貫性に対する基礎となるモデルのアップグレードの影響) の 3 つの中核条件を明確にし、サービス契約に書き込むことをお勧めします。
購入前に確認する必要がある重要な条件: ポイントの有効期限と有効期限のルール、更新価格のロック期間 (プラットフォームユーザーの増加に応じて調整されるかどうか)、データエクスポートの形式とポータビリティ、プラットフォームサービスレベル契約 (SLA - 特に画面生成の応答時間と可用性の保証)、および契約終了時のデータ処理計画。
リスク警告: オンラインになってから 3 か月も経っていない新しいプラットフォームである Framezan のビジネスモデルとサービスの安定性は、まだ完全な経済サイクルの試練を経験していません。チームは初期段階で「ハイブリッド生産」戦略を採用することをお勧めします。コアプロジェクト (納期と品質に関する厳密な要件があるプロジェクト) は代替案として従来の生産ソリューションを保持し、エッジプロジェクト (迅速なトライアル、内部テストプロジェクト) は完全な AI プロセスの使用を優先します。フレームのいいねを待っています

3 ～ 6 か月の安定した運用と少なくとも 1 回のメジャーバージョンの反復の後、コアプロジェクトは徐々にプラットフォームに移行されます。

バージョン情報

現在のようなフレーム ：フルプロセスの映画やテレビの制作、多役割コラボレーション、プロジェクト管理、デジタル資産ライブラリをサポートします。 5,000分以上の商業用短編劇が量産されています。（~2026-04）
HiDream AI の発売 ：Zhixiang Future は、AI 映画およびテレビ技術を開発するために設立されました。（~2025-01）

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